TW201901290A - 用於檢查半導體晶圓之技術 - Google Patents
用於檢查半導體晶圓之技術 Download PDFInfo
- Publication number
- TW201901290A TW201901290A TW107117065A TW107117065A TW201901290A TW 201901290 A TW201901290 A TW 201901290A TW 107117065 A TW107117065 A TW 107117065A TW 107117065 A TW107117065 A TW 107117065A TW 201901290 A TW201901290 A TW 201901290A
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- pattern
- image
- height
- shadow
- predicted
- Prior art date
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
- H01L22/20—Sequence of activities consisting of a plurality of measurements, corrections, marking or sorting steps
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
- G06T7/507—Depth or shape recovery from shading
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
- G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
- G06T7/564—Depth or shape recovery from multiple images from contours
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
- H01L22/10—Measuring as part of the manufacturing process
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10056—Microscopic image
- G06T2207/10061—Microscopic image from scanning electron microscope
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20076—Probabilistic image processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Geometry (AREA)
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
- Length-Measuring Devices Using Wave Or Particle Radiation (AREA)
Abstract
半導體晶圓上的圖案的高度,係透過將該圖案的經測量影像與由一陰影模型來產生圖案的經預測影像進行比較而決定。提供圖案的經估計高度作為該陰影模型的一輸入。該陰影模型產生用於生成經預測影像的遮擋輪廓。產生一組經預測影像,每個經預測影像與經估計高度相關聯。對應於與經測量影像最緊密匹配的經預測影像的經估計高度,被用作為由該陰影模型計算的高度。
Description
本揭露一般係有關半導體晶圓的檢查,且更具體地,係有關使用陰影模型決定半導體晶圓上的圖案的高度。
先前已存在一些用於測量位於半導體晶圓上的圖案尺寸的已知技術。尚需要測量圖案或圖案的特定特徵的高度(或深度),例如一元件的氧化物凹槽或鰭片。測量高度的技術之一被稱為「陰影效應」。該技術使用位於相對於圖案的特定位置的偵測器,其中由於該圖案的一些部分(例如側壁)的遮擋,該偵測器不會接收到部分的響應電子,因而產生一陰影。
以下是本案的簡化概述,以便提供對本案的一些態樣的基本理解。該概述不是對本案的廣泛概述。其並非用於標識本案的關鍵或重要元素,也非用於描繪本案的特定實施方式的任何範圍或申請專利範圍的任何範疇。其唯一目的是以簡化形式呈現本案的一些概念,作為稍後呈現的詳細說明的前言。
在某些實施方式中,本案執行用於決定半導體晶圓上的圖案的高度的電腦實現的方法,該方法包括:獲得圖案的經測量影像,其中圖案的經測量影像指示圖案的高度;使用陰影模型產生圖案的經預測影像,其中經預測影像與圖案的估計高度的函數相關聯,並且其中圖案的估計高度被提供作為陰影模型的輸入;並且,電腦處理器通過將圖案的經測量影像與圖案陰影的經預測影像進行比較來計算圖案的高度。
本案的實施方式還可以對應於用於決定一半導體晶圓上的圖案的高度的系統。該系統包括一記憶體;一電腦處理器,與該記憶體可操作地連接,以執行以下操作:獲得該圖案的經測量影像,其中該圖案的經測量影像指示該圖案的高度;使用陰影模型產生圖案的經預測影像,其中經預測影像與圖案的估計高度的函數相關聯,並且其中圖案的估計高度被提供作為陰影模型的輸入;以及,電腦處理器藉由將圖案的經測量影像與圖案陰影的經預測影像進行比較來計算圖案的高度。
在一些實施方式中,非暫態電腦可讀媒介可包括指令,當由處理裝置執行時,該些指令使該處理裝置執行上述任務。
本案的各態樣係有關半導體晶圓的檢查,且具體地,係有關決定半導體晶圓上的特定圖案的高度。一「圖案」應理解為在半導體晶圓上形成的一個或多個特徵。本案的目的在於,圖案通常具有將其與晶圓的平面基底區分開的高度或深度,有時稱為「谷」。圖案具有側壁或邊緣。一圖案,由於其相對於山谷的高度,會產生「陰影」。
通常,電子束照射在樣品表面的觀察區域上,並且基於來自傾斜地設置在觀察區域上方的偵測器的二次電子的偵測訊號獲取影像(例如,掃描電子顯微鏡(SEM)影像)。出現在影像中的圖案的陰影的一長度被偵測出。接著,基於該陰影的經偵測長度和預先獲得的偵測器對樣品表面的視角,通過公式計算圖案的高度。提取在與圖案的邊緣正交的線上的二次電子的一強度分佈,並且獲得圖案的陰影的長度,以作為強度分佈的凹陷部分與預定閾值相交的兩個點之間的一距離。
稱為臨界尺寸SEM(CD-SEM)的計量方法可用於測量一圖案的側壁角度。圖案的高度和邊緣寬度可通過分析來自CD-SEM中的多個偵測器的每個通道的訊號強度分佈來測量而得。邊緣寬度由訊號強度分佈的峰寬測量而得。但是,如果邊緣寬度小於一次電子束直徑,則無法測量該圖案的精確邊緣寬度。
前述CD-SEM方法主要通過利用使用SEM的精確測量進行的三角計算來決定半導體晶圓上的特徵的尺寸。這些技術都沒有使用一模型來從估計的高度計算圖案的高度,而不需要精確的晶圓上測量。本案使用陰影模型來精確地預測圖案的高度,而無需精確的晶圓上測量。
在本案中,透過將該圖案的一經測量影像與由一陰影模型產生的圖案的一經預測影像進行比較來決定半導體晶圓上的一圖案的高度。提供圖案的經估計高度作為該陰影模型的一輸入。該陰影模型產生用於生成經預測影像的遮擋輪廓。產生一組經預測影像,每個經預測影像與經估計高度相關聯。對應於與經測量影像最緊密匹配的經預測影像的經估計高度,被用作為由該陰影模型計算的高度。
本案的優點包括,但不限於,使用幾何演算法,該演算法實際上不依賴於物理過程,使得該過程非常穩健和可靠。該過程所需的校準與其他晶圓偵測技術,例如高度地圖,所需的校準相同,亦即不需要額外的校準。
所提出的檢查或測量的技術可使用基於所有類型的電子的SEM測量來實現,包括響應於SEM的電子束由半導體晶圓的表面發射的二次電子。透過從偵測器收集SEM影像資料並對收集的資料應用訊號處理,可獲得經測量影像。經測量影像也可以是先前儲存的影像資料。
如上所述,所提出的概念透過使用陰影影像而實現了精確測量的替代方法。例如,其允許在不執行複雜測量而是基於從偵測電子得到的經測量影像資料(例如,SEM影像)的情況下估計圖案高度,因為經測量影像資料可以隨後與由陰影模型模製的預測陰影影像進行迭代比較,從而獲得更準確的圖案高度估計。
圖 1
圖示出了包括系統S3的實施例,系統S3具有兩個子系統S1和S3以及一測量系統,例如SEM。系統S1包括與記憶體(M)相關聯的標記為SP1的建模處理器(其可包括硬體單元、軟體產品或軟體應用),用於通過使用陰影模型獲得半導體晶圓(例如,W)上的圖案的一經預測影像。第二系統S2還包括標記為SP2的處理器,用於處理經測量影像,處理經預測影像並將其與經測量影像進行比較。系統S1與S2可放置在具有顯示器D和鍵盤K的獨立式電腦C中。電腦C透過通訊線路L與SEM通訊。
延伸的系統S3還可以包括結合有一電子束來源的SEM及一或多個偵測器,該些偵測器定位成當被插入SEM時能監視半導體晶圓W以收集亮度資料。SEM可以將收集的資料處理成經測量影像,或者可將收集的資料提供給第二系統S2,以在第二系統S2內形成並處理經測量影像。
圖 2A 與 2B
圖示了用於收集SEM中的資料以產生經測量影像的一設置(set-up)。圖2A顯示出側視圖,且圖2B顯示出俯視圖。一電子槍G藉由一次電子PE的電子束掃描具有圖案P的晶圓W。透過PE與晶圓W上的圖案P的碰撞而產生的二次電子SE,包括從該晶圓發射或反射的電子,且電子由偵測器D0(頂部偵測器)及另外的偵測器D1、D2、D3、D4偵測,稱為分裂偵測器。該些偵測器的每一者偵測其SE的部分,並且因此察覺到其特定部分的亮度分佈,亮度分佈取決於圖案的位置及特定偵測器的位置。圖2A圖示出在晶圓(像素PX)上的位置的周圍形成的一電子雲EC,其中PE束當前正撞擊著圖案P;偵測器D0、D1、D2因而接收到它們在PX處產生的二次電子SE部分。
圖 3A
是示意性地圖示出用於對半導體晶圓W上的圖案陰影的經預測影像進行建模的子系統1(S1)的方塊圖。子系統S1可為另一個較大的子系統2(S2)的部分,子系統2(S2)使用S1的模型來決定圖案的高度。
圖3A中的流程圖10顯示了S1、S2及S3三者彼此組合的操作。S1包括建模方塊12,其接收關於值得注意的圖案的平面輪廓的資訊(例如,來自S2的方塊14,或來自一程式或一操作者),以及關於該圖案的經估計高度的資訊。藉由應用一陰影模型,方塊12產生該圖案的陰影的經預測影像。該經預測影像會以每個偵測器建立,或建立為組合的經預測影像,並且會進一步用於晶圓W的各種類型的檢查。例如,可以用來決定在S2中的圖案的高度。S2包含子系統S1,子系統S1從經測量影像獲得平面輪廓(方塊14)。來自SEM的經測量影像也被饋送到處理方塊16,用以與通過建模方塊12計算出的經預測影像進行比較。該經測量影像可以是,例如,由一特定偵測器察覺的影像,或由每個偵測器影像構建的組合影像。
對於各種經估計高度重新計算該經預測影像,以迭代地達到最佳高度,這導致經比較的真實影像與經預測影像對之間的差異為最小。該對影像可用每個像素來比較,並且可針對一特定高度值所計算的每個特定經預測影像決定出一累積誤差CE。在對於一組經估計高度而對一組經預測影像進行建模時,最小累積誤差(MCE)可以由系統S2決定,並且可以選擇最佳高度以作為要提供給該MCE的高度值。
系統3(S3)是一擴展系統,其包括S2及具有偵測器(未圖示)的SEM(18),其一起將經測量影像資料提供給系統S2。
圖 3B
顯示了由S1執行的簡化方法(通過建模方塊12)。方塊12接收關於該圖案的平面(2D)輪廓的資訊及其經估計高度的資訊。首先,使用一陰影模型來模擬一或多個特定偵測器的該圖案周圍的吸收(導致實際陰影或低亮度區域)與反射(導致亮區域)。該模型因此有時被稱為吸收-反射模型。該方法執行尋找一反射係數與表徵晶圓的材料的其他參數,以進一步模擬。基於第一和第二步驟的結果,該方法接著繼續模擬用於偵測器的經預測影像。該些經預測影像可為每個偵測器的影像或一累積影像。
該模型(以及該方法的建模步驟)可以包括決定一遮擋輪廓是連接兩個或更多個陰影點(或邊緣點)的一線,其中該些陰影點具有該圖案的一經估計高度,並且影響了電子對特定偵測器的傳播。該些陰影點係基於一邊緣偵測技術來計算。該圖案的該些平面輪廓被該模型轉換成每個偵測器的遮擋輪廓。該模型不依賴於使用哪種邊緣偵測技術來識別該些陰影點。
該模型允許對每個該些偵測器建立該圖案的一多像素亮度圖片(作為經預測影像)。該「陰影」模型允許對在圖案上及圖案周圍的預期的一亮度分佈的圖片進行預測,該亮度分佈的圖片由具有該圖案高度的一估計值的經決定的平面(2D)輪廓所創建,以及被至少一特定偵測器所觀察。
在進一步的細節中,該模型經設計成基於至少一些以下考量的來預測每個像素觀察到的亮度的變化(如在每個偵測器中所觀察到的):一特定像素與相鄰的遮擋輪廓的接近度、對應於相鄰的遮擋輪廓的經估計高度、以及所述像素、所述相鄰的遮擋輪廓及該偵測器之間的相對位置(因為來自一個偵測器的被該輪廓遮擋的電子,可部分地朝向另一個偵測器反射)。
一像素的絕對亮度亦取決於附加資訊:表面材料、電子束的參數、及偵測器的參數。當提供所有這樣的附加資訊時,可完全計算出每個像素的強度。當不存在這樣的附加資訊時,該模型允許計算像素亮度的相對變化,例如與位於遠離一遮擋圖案的另一像素進行比較;所提供的假設可以是關於兩個像素的相同材料特性,或相對於在類似條件下的另一影像中的一些規範圖案的像素,其中所有材料與幾何特性是預先已知的。
在模型未充滿的情況下,例如當缺少晶圓材料資訊時,可在進行比較前將經模擬與經測量影像放到相似的灰階值範圍。例如,透過應用於整個影像的數學運算,可使兩個影像中的某些選定區域(例如假定未被遮擋的某些位置)在兩個影像中具有特定灰階。這樣藉由相互地扣減,會使得影像的比較有意義。
圖 4A
示意性地顯示了稱為吸收-反射模型的一陰影模型的基本功能。當SEM光束撞擊晶圓上的表面時,會發射出二次電子(SE)。當SE與側壁(邊緣)碰撞時,它們的一部分被吸收(吸收率為ra
),且另一部分被反射(以反射率rr
),如此(ra
+rr
)=1。這樣的假設是,反射為鏡像的。D1和D2分別是沿著SE視線及在側面上的偵測器,使得當SE被該側壁反射時,D2偵測來自經反射電子的訊號,並且D1偵測來自被吸收電子的訊號。該模型假設輪廓圖案是梯形的(如圖5A所示),且該些側壁(邊緣)是局部光滑的。圖 4B
顯示了在陰影模型中,假設在谷中,朗伯分佈(Lambertian distribution)L是平坦的並且在方位角上是各向同性的(isotropic)。圖 4C
顯示了在陰影模型中,在邊緣(側壁)處,朗伯分佈是傾斜的並且在方位角上不是各向同性的。需要梯度來估計朗伯的方向。
接著將借助於以下的圖5-7,更詳細地解釋一些建模步驟。
圖 5A
與圖 5B
顯示了在用一次電子PE(圖5A)照射晶圓W的特定像素PX時,圖案P上發生的情況,以及D1如何觀察到真實的SEM影像(左偵測器,也顯示於圖5B中)。圖案P的左手側是較明亮的,因為電子雲EC的二次電子SE的可觀的部分RC
是與圖案P一起,且接著被部分地反射(部分的那些被反射的電子被標記為RR
)。在此同時,部分的碰撞電子被吸收(RS
)。該些被反射的電子可以到達偵測器D1並且可以到達其他偵測器(為清楚起見而未圖示)。
在圖5B中,其顯示了圖案P的右手側較暗(具陰影)。反射率RR
(例如,一分率~0.12,亦即,碰撞電子RC
的12%)與吸收率RS
(s-陰影)可被建模成與碰撞率RC
成比例。
在存在相鄰圖案/特徵P的情況下,從晶圓產生的電子可被一特徵邊緣吸收並產生陰影,如吸收分量所示(RS
),或者,改變它的方向並到達一個或另一個偵測器,從而產生反射,如反射分量所示(RR
)。RS
與RR
的比率係與碰撞率RC
成正比。關係式經簡化為方程式,RS
=RC
–RR
。換言之,陰影模型表示由形成陰影而引起的產量損失,其中產量損失是由圖案的側壁吸收電子所引起的,或者是透過遠離偵測器的光反射所引起的,其中用語「產量」是指偵測器處的訊號。
圖 6
示意性地顯示了如何決定碰撞速率RC
。該圖示顯示了在晶圓W的谷部分上的圖案P及值得注意的像素PX,其中ϕ是像素與圖案P的側壁之間的一仰角,並且θ是晶圓W上的一方位角(其中dθ是兩點之間的角距離)。該計算允許對於特定角度θ決定出一部分的碰撞電子,然後計算所有角度θ,從而能夠估計會由偵測器D1偵測到的因該些碰撞電子所產生的陰影。
擊中側壁的電子的方位角差異可用下式表示:
其中,i=偵測器的數量,L=朗伯分佈,ϕ=相鄰圖案的角高度,=到達具有方向的SE的偵測器的機率=局部表面的法線向量的高度和方位
總碰撞率是
如上所述,碰撞在吸收和反射之間分開。透過減去「目標」偵測器的一部分的電子速率,並將該部分添加到另一「鏡像」偵測器(如參考圖4A所述)來計算反射。
圖 7
示意性地顯示並說明如何在圖案邊緣之間的谷區域中對經預測的陰影影像進行建模。表面法線是W的平坦谷面。側偵測器中的角度陰影是決定一個二次電子在角度ϕ內與P的壁碰撞的機率的表達式,其為角度θ的函數(參見圖6)。扇形θ中的側偵測器中的陰影,允許決定對於一特定偵測器(例如D1)的碰撞機率(並因此在θ內形成陰影)。例如,對於角度ϕ1、高度Δh及相距圖案P的邊緣的距離Δr,陰影可以表示如下: 表面法線=); 表面法線=);
側偵測器中的角度陰影可表示為:
在扇形θ中的側偵測器中的陰影可表示為:
最後,可如以下運算吸收及反射,以決定對於一特定偵測器的一圖案的陰影。偵測器訊號Ri基於開放區域Rio上的一訊號速率(部分)而形成,並且取決於被吸收電子的部分(RS
)及從另一方向(RR
)反射到該偵測器的一部分:Ri
= Rio
*(1–RS
+RR
)。
允許描述一特定偵測器偵測到的陰影的陰影模型的方程式,可寫成如下:其中RCi
是電子的速率(部分),其被導向至我們特定的第i個偵測器,但由於碰撞而並沒有到達;RCk
是導向至另一第k個偵測器(k≠i)的電子速率(部分),但由於碰撞則可能到達我們的第i個偵測器;ρR是一反射係數,其估計哪一部分的碰撞電子被反射。
上述的陰影模型的公式表示,由於電子可從一半導體晶圓到達該偵測器,從一電子束掃描的可被一特定第i個偵測器接收的訊號Ri
,係取決於電子的比例,該些電子會:a)直接到達偵測器,以及b)會與該晶圓上的一特定圖案碰撞並部分地及/或間接地到達第i個偵測器。為了決定訊號,陰影模型考慮晶圓上的一特定像素相對於相鄰圖案的幾何位置、相鄰圖案的高度、相鄰圖案對電子的吸收、以及來自相鄰圖案的電子的反射。
圖 8A
顯示了由一陰影模型從一圖案邊緣的平面輪廓(例如,圖5B中所示的圖案)所產生的一遮擋輪廓的示例。X與Y軸是任意尺寸(不按比例)。該遮擋輪廓僅從實際產生陰影的部分的邊緣產生。平面輪廓中的其他點對於吸收-反射模型並不重要。
圖 8B
顯示了如何從一2D平面輪廓產生遮擋輪廓。例如,點A是平面輪廓上的一邊緣點,其影響由線段L1與L2覆蓋的區域。段L1與L2是部分的遮擋輪廓。B點影響虛線段L3(在點C和D之間)所覆蓋的區域。一般而言,陰影模型估計每個方向的遮擋輪廓的每個點的受影響點,並將陰影值添加到受影響的點。
陰影模型從遮擋輪廓產生一經預測影像。產生一組經預測影像,每個經預測影像與經估計高度相關聯。將每個經預測影像與經測量影像進行比較。該比較是在經測量的視野中的圖案的高度基本相同的假設下進行的。如果並非如此,則可更改視野。此可在測量期間的設置階段完成,而非建模過程的一部分。利用適當的視場設置,對應於與經測量影像最接近的經預測影像的經估計高度(例如,從SEM獲得的影像)被決定為該圖案的高度。
圖 9
圖示出了電腦系統900的一示例機器,其中可以執行用於使機器執行本案所討論的任何一或多種方法的一組指令。在替代實施方式中,機器可以連接(例如,連上網)到在LAN、內部網路、外部網路及/或網際網路中的其他機器。機器可以在客戶端-伺服器網絡環境中以伺服器或客戶端機器的身份運行,以在對等(或分散式)網絡環境中的對等機器運行,或者以在雲端計算基礎設施或環境中的伺服器或客戶端機器運行。
該機器可以是一個人電腦(PC)、一平板電腦、一機上盒(STB)、一個人數位助理(PDA)、一行動電話、一網絡設備、一伺服器、一網絡路由器、一交換機或橋接器,或能夠執行一組指令(序列或其他者)以指定機器要採取的動作的任何機器。此外,雖然圖示了單一機器,但用語「機器」還應被視為包括單獨地或聯合地執行一組(或多組)指令以執行本案所述的任何一或多種方法的機器的任意集合。
例示電腦系統900包括一處理裝置902、一主記憶體904(例如,唯讀記憶體(ROM)、快閃記憶體、動態隨機存取記憶體(DRAM),如同步DRAM(SDRAM)等)、一靜態記憶體909(例如,快閃記憶體、靜態隨機存取記憶體(SRAM)等)、以及一資料儲存裝置916,其透過匯流排908相互通訊。
處理裝置902代表一或多個通用目的處理裝置,例如一微處理器、一中央處理單元或類似者。更具體地,處理裝置可以是複雜指令集計算(CISC)微處理器、精簡指令集計算(RISC)微處理器、超長指令字(VLIW)微處理器、或應用其他指令集的處理器、或應用一指令集組合的處理器。處理裝置902亦可為一或多個特定目的處理裝置,諸如一特定用途積體電路(ASIC)、一可程式閘陣列積體電路(FPGA)、一數位訊號處理器(DSP)、一網絡處理器、或類似者。處理裝置902經配置為執行用於執行本案所述的操作及步驟的指令。
電腦系統900還可以包括網路介面裝置922,以在網絡918上進行通訊。電腦系統900還可以包括影像顯示單元910(例如,液晶顯示器(LCD)或陰極射線管(CRT))、文數字輸入裝置912(例如,鍵盤)、游標控制裝置914(例如,滑鼠)、圖形處理單元、訊號產生裝置(例如,揚聲器)920、圖形處理單元、影像處理單元、及音頻處理單元。尚有一些單元沒有具體顯示。
資料儲存設備916可包括機器可讀取儲存媒體924(也稱為電腦可讀取媒體),其上儲存有一或多組指令或軟體,其體現了本文所述的任何一種或多種方法或功能。在由電腦系統900執行期間,該些指令還可以完全或至少部分地駐留在主記憶體904內及/或處理裝置902內,主記憶體904及處理裝置902也構成機器可讀取儲存媒體。
在一應用中,該些指令包括於本文所述的用於實施與決定高度的方法相對應的功能的指令。儘管機器可讀取儲存媒體924在示例的應用中顯示為一單一媒體,但用語「機器可讀儲存媒體」應當被視為包括能儲存一或多組指令的一單一媒體或多個媒體(例如,一集中式或分散式資料庫,及/或相關的快取及伺服器)。用語「機器可讀取儲存媒體」還應被視為包括能夠儲存或對一組指令編碼以供機器執行,並且使該機器執行本案的任何一種或多種方法的任何媒體。因此,用語「機器可讀取儲存媒體」應被視為包括但不限於固態記憶體、光學媒體、及磁性媒體。
前述詳細說明的一些部分,已呈現了對於電腦記憶體內的資料位元的操作的演算法與符號表示。這些演算法的說明及表示,是資料處理領域的技術人員用來最有效地將他們工作的實質傳達給本領域其他技術人員的方式。這裡的演算法通常被認為是得到一期望結果的自洽式操作序列。操作是需要物理操縱物理量的操作。通常,儘管為非必要的,這些量採用能夠被儲存、組合、比較及以其他方式操縱的電訊號或磁訊號的形式。有時主要為了普通用途的原因,已證明因方便而將這些訊號稱為位元、數值、元素、符號、字符、術語、數字等。
然而,應記住的是,所有這些和類似術語都與適當的物理量相關聯,並且僅為應用於這些量的方便的名稱。除非從以上的敘述中明確說明,否則應當理解,在整個說明書中,利用諸如「識別」或「決定」或「計算」、「執行」或「執行」或「收集」或「創建」、或「發送」等之類的用語進行說明,是指電腦系統或類似電子處理裝置的動作和過程,其將表示為電腦系統的暫存器與記憶體中的物理(電子)量的資料操縱與轉換成類似表示的其他資料,作為電腦系統記憶體或暫存器或其他此類資訊儲存裝置內的物理量。
本揭示還涉及用於執行此處的操作的一裝置。該裝置可以專門為預期目的而建構,或者它可以包括由儲存在電腦中的電腦程式選擇性地啟動或重新配置的一通用目的電腦。這樣的電腦程式可以儲存在一電腦可讀取儲存媒體中,例如但不限於任何類型的磁碟,包括軟碟、光碟、CD-ROM、及磁性光學碟、唯讀記憶體(ROM)、隨機存取記憶體(RAM)、EPROM、EEPROM、磁性或光學卡、或適用於儲存電子指令的任何類型的媒體,每個都耦合到電腦系統匯流排。
此處所呈現出的演算法及顯示,並非固有地與任何特定電腦或其他裝置相關。依據本文的教示,各種通用目的系統可以與程式一起使用,或者可證明建構更專用的裝置來執行該方法應會更方便。這些系統的各種結構將如以下的描述中所示。另外,本案非參考任何特定編程語言來描述。應當理解的是,可使用各種編程語言來實現如本文所述的本案的教示。
本案可用作為電腦程式產品或軟體,其可以包括儲存有指令的一機器可讀取媒體,該些指令可以用來對一電腦系統(或其他電子裝置)進行編程以執行依據本案的一運算。機器可讀取媒體包括用於以機器(例如,電腦)可讀取的形式儲存資訊的任何機制。例如,一機器可讀取(例如,電腦可讀取)媒體,包括機器(例如,電腦)可讀取儲存媒體,如唯讀記憶體(「ROM」)、隨機存取記憶體(「RAM」)、磁碟儲存媒體、光學儲存媒體、快閃記憶體裝置等。
在以上的說明書中,已經參考其具體示例的應用描述了本案的應用。顯而易見的是,在不脫離所附申請專利範圍中闡述的本案的實施的更廣泛精神和範圍的情況下,可以對其進行各種修改。因此,說明書與圖式被認為是在說明性的,而非限制性的。
10‧‧‧流程圖
12‧‧‧建模方塊
14‧‧‧方塊
16‧‧‧處理方塊
18‧‧‧SEM
900‧‧‧電腦系統
902‧‧‧處理裝置
904‧‧‧主記憶體
908‧‧‧匯流排
909‧‧‧靜態記憶體
910‧‧‧影像顯示單元
912‧‧‧文數字輸入裝置
914‧‧‧游標控制裝置
916‧‧‧資料儲存裝置
918‧‧‧網絡
920‧‧‧訊號產生裝置
922‧‧‧網路介面裝置
924‧‧‧電腦可讀取媒體
C‧‧‧電腦
D‧‧‧顯示器
D0~D4‧‧‧偵測器
EC‧‧‧電子雲
G‧‧‧電子槍
K‧‧‧鍵盤
L‧‧‧通訊線路
M‧‧‧記憶體
P‧‧‧圖案
PE‧‧‧一次電子
PX‧‧‧像素
S1‧‧‧子系統
S2‧‧‧第二系統
S3‧‧‧子系統
SE‧‧‧二次電子
SP1‧‧‧建模處理器
SP2‧‧‧處理器
W‧‧‧晶圓
L1、L2‧‧‧線段
L3‧‧‧虛線段
從下文的實施方式和本案的各種實施例的附圖中將能更全面地瞭解本案。
圖 1
圖示出了依據本案的一些實施例的用於決定半導體晶圓上的圖案的高度的系統。
圖 2A 與 2B
分別顯示出了依據本發明的一些實施例的用於利用電子束掃描半導體晶圓並用於偵測多個電子偵測器之間的電子分佈的SEM的示意性設置的側視圖和俯視圖。
圖 3A
圖示出了依據一些實施例的示意性顯示的系統及其子系統的功能方塊圖。
圖 3B
圖示出了依據一些實施例的特定子系統的功能方塊圖。
圖 4A~4C
圖示出了依據本案的一些實施例的具有吸收-反射模型的陰影計算。
圖 5A
圖示出了依據本案的一些實施例的通過圖案邊緣對吸收與反射進行建模以模擬從特定偵測器觀察到的陰影。
圖 5B
顯示出了依據本案的實施例的顯示出一陰影的SEM影像。
圖 6 和 7
示意性地圖示出了依據本案的實施例的對於位於側壁附近的特定像素的側壁的效應,以及如何對其進行建模。
圖 8A
顯示出了依據本案的實施例的如何從邊緣的平面輪廓產生一遮擋輪廓。
圖 8B
顯示出了依據本案的實施例的陰影模型,如何考慮在一遮擋輪廓上的每個點的影響區域。
圖 9
是本案可操作以實現的示例電腦系統的方塊圖。
國內寄存資訊 (請依寄存機構、日期、號碼順序註記) 無
國外寄存資訊 (請依寄存國家、機構、日期、號碼順序註記) 無
Claims (18)
- 一種電腦實施方法,用於決定一半導體晶圓上的一圖案的一高度,該方法包含步驟: 獲得該圖案的一經測量影像,其中該圖案的該經測量影像指示出該圖案的該高度; 使用一陰影模型來產生該圖案的一經預測影像,其中該經預測影像與該圖案的一經估計高度的一函數相關聯,且其中該圖案的該經估計高度用來作為該陰影模型的一輸入;以及 透過將該圖案的該經測量影像與該圖案的該陰影的該經預測影像以一電腦處理器進行比較,來計算該圖案的該高度。
- 如請求項1所述的方法,其中該獲得該經測量影像的步驟,包含使用來自一或多個側面偵測器的蒐集的影像資料的步驟。
- 如請求項1所述的方法,其中該產生該經預測影像的步驟,更包含步驟: 從圖案邊緣的平面輪廓產生一遮擋輪廓,該些遮擋輪廓被決定為遮擋邊緣。
- 如請求項3所述的方法,其中該方法更包含步驟: 對於一遮擋輪廓的每一點,在每一方向上,估計哪些其他點受衝擊,並且對該些受衝擊的點的每一者增加一陰影值。
- 如請求項4所述之方法,其中一邊緣偵測技術係用來識別邊緣點。
- 如請求項4所述的方法,其中該方法更包含步驟: 使用該遮擋輪廓產生要與該經測量影像進行比較的該經預測影像。
- 如請求項6所述的方法,其中該方法更包含步驟: 產生一組經預測影像,每個該經預測影像與一個別的經估計高度相關聯。
- 如請求項7所述的方法,其中該方法更包含步驟: 將該經測量影像與該些經預測影像的每一者進行比較; 選擇與該經測量影像最匹配的該經預測影像;以及 使用與所選的該經預測影像相關聯的該經估計高度,作為該圖案的該經計算高度。
- 如請求項1所述的方法,其中該陰影模型指示出由形成陰影(shadowing)所引起的產量損失。
- 一種用於決定一半導體晶圓上的一圖案的一高度的系統,該系統包含: 一記憶體;及 一電腦處理器,可操作地連接該記憶體,以執行: 獲得該圖案的一經測量影像,其中該圖案的該經測量影像指示出該圖案的該高度; 使用一陰影模型來產生該圖案的一經預測影像,其中該經預測影像與該圖案的一經估計高度的一函數相關聯,且其中該圖案的該經估計高度用來作為該陰影模型的一輸入;以及 透過將該圖案的該經測量影像與該圖案的該陰影的該經預測影像進行比較,來計算該圖案的該高度。
- 如請求項10所述的系統,其中該圖案的該經測量影像,係透過從一或多個側面偵測器蒐集影像資料來生成。
- 如請求項10所述之系統,其中該系統從圖案邊緣的平面輪廓產生一遮擋輪廓,該些遮擋輪廓被決定為遮擋邊緣。
- 如請求項12所述之系統,其中,對於一遮擋輪廓的每一點,在每一方向上,該系統估計哪些其他點受衝擊,並且對該些受衝擊的點的每一者增加一陰影值。
- 如請求項13所述之系統,其中一邊緣偵測技術係用來識別邊緣點。
- 如請求項13所述之系統,其中該遮擋輪廓係用來產生該經預測影像,以用來與該經測量影像進行比較。
- 如請求項15所述之系統,其中一組經預測影像被產生出來,每個該經預測影像係與一個別的經估計高度相關聯。
- 如請求項16所述之系統,其中該系統進一步執行: 將該經測量影像與該些經預測影像的每一者進行比較; 選擇與該經測量影像最匹配的該經預測影像;以及 使用與所選的該經預測影像相關聯的該經估計高度,作為該圖案的該經計算高度。
- 如請求項10所述的系統,其中該陰影模型指示出由形成陰影(shadowing)所引起的產量損失。
Applications Claiming Priority (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201762508302P | 2017-05-18 | 2017-05-18 | |
US62/508,302 | 2017-05-18 | ||
US15/982,876 US10636140B2 (en) | 2017-05-18 | 2018-05-17 | Technique for inspecting semiconductor wafers |
US15/982,876 | 2018-05-17 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TW201901290A true TW201901290A (zh) | 2019-01-01 |
TWI708117B TWI708117B (zh) | 2020-10-21 |
Family
ID=64271948
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW107117065A TWI708117B (zh) | 2017-05-18 | 2018-05-18 | 用於決定半導體晶圓上的圖案的高度之電腦實施方法及系統 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10636140B2 (zh) |
JP (1) | JP6778338B2 (zh) |
KR (1) | KR102115943B1 (zh) |
CN (1) | CN110678968B (zh) |
TW (1) | TWI708117B (zh) |
WO (1) | WO2018213755A1 (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020119686A (ja) * | 2019-01-22 | 2020-08-06 | 株式会社日立ハイテク | 電子顕微鏡及び3次元構造の深さ算出方法 |
TWI844143B (zh) * | 2021-12-02 | 2024-06-01 | 韓商细美事有限公司 | 半導體元件檢查裝置以及利用其的半導體元件檢查方法 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10748272B2 (en) * | 2017-05-18 | 2020-08-18 | Applied Materials Israel Ltd. | Measuring height difference in patterns on semiconductor wafers |
Family Cites Families (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6107637A (en) | 1997-08-11 | 2000-08-22 | Hitachi, Ltd. | Electron beam exposure or system inspection or measurement apparatus and its method and height detection apparatus |
US6353222B1 (en) | 1998-09-03 | 2002-03-05 | Applied Materials, Inc. | Determining defect depth and contour information in wafer structures using multiple SEM images |
US7796801B2 (en) * | 1999-08-26 | 2010-09-14 | Nanogeometry Research Inc. | Pattern inspection apparatus and method |
WO2003042670A1 (en) | 2001-11-13 | 2003-05-22 | Rensselaer Polytechnic Institute | Method and system for performing three-dimensional teraherz imaging on an object |
US7164128B2 (en) * | 2003-11-25 | 2007-01-16 | Hitachi High-Technologies Corporation | Method and apparatus for observing a specimen |
JP4695857B2 (ja) | 2004-08-25 | 2011-06-08 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 半導体検査方法および半導体検査装置 |
KR101359562B1 (ko) * | 2005-07-08 | 2014-02-07 | 넥스젠 세미 홀딩 인코포레이티드 | 제어 입자 빔 제조를 위한 장치 및 방법 |
JP2007218711A (ja) * | 2006-02-16 | 2007-08-30 | Hitachi High-Technologies Corp | 電子顕微鏡装置を用いた計測対象パターンの計測方法 |
NO328737B1 (no) * | 2007-08-31 | 2010-05-03 | Tordivel Solar As | Fremgangsmate og innretning for inspeksjon av gjenstander |
US8280106B2 (en) * | 2007-09-29 | 2012-10-02 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Shadow and highlight detection system and method of the same in surveillance camera and recording medium thereof |
JP5103219B2 (ja) * | 2008-02-22 | 2012-12-19 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | パターン寸法計測方法 |
JP2009262161A (ja) * | 2008-04-22 | 2009-11-12 | Olympus Corp | 修正装置、修正方法、制御装置、およびプログラム |
US9390490B2 (en) | 2010-01-05 | 2016-07-12 | Hitachi High-Technologies Corporation | Method and device for testing defect using SEM |
KR101196219B1 (ko) | 2010-02-01 | 2012-11-05 | 주식회사 고영테크놀러지 | 3차원 형상 측정장치의 높이 측정방법 및 이를 이용한 3차원 형상 측정장치 |
JP2014503843A (ja) * | 2010-12-06 | 2014-02-13 | エーエスエムエル ネザーランズ ビー.ブイ. | 物品の検査方法および検査装置、euvリソグラフィレチクル、リソグラフィ装置、ならびにデバイス製造方法 |
JP5530959B2 (ja) * | 2011-02-28 | 2014-06-25 | 株式会社アドバンテスト | パターン高さ測定装置及びパターン高さ測定方法 |
JP5530980B2 (ja) * | 2011-06-14 | 2014-06-25 | 株式会社アドバンテスト | パターン測定装置及びパターン測定方法 |
JP5642108B2 (ja) | 2012-04-09 | 2014-12-17 | 株式会社アドバンテスト | パターン測定方法及びパターン測定装置 |
US9047173B2 (en) * | 2013-02-21 | 2015-06-02 | Advanced Micro Devices, Inc. | Tracking and eliminating bad prefetches generated by a stride prefetcher |
US9588066B2 (en) | 2014-01-23 | 2017-03-07 | Revera, Incorporated | Methods and systems for measuring periodic structures using multi-angle X-ray reflectance scatterometry (XRS) |
US9543225B2 (en) * | 2014-04-29 | 2017-01-10 | Lam Research Corporation | Systems and methods for detecting endpoint for through-silicon via reveal applications |
US10101150B2 (en) * | 2014-12-10 | 2018-10-16 | Hitachi High-Technologies Corporation | Height measurement device and charged particle beam device |
EP3032241B1 (en) * | 2014-12-11 | 2023-03-01 | X-Rite Europe GmbH | Method and apparatus for digitizing the appearance of a real material |
CN105159031B (zh) * | 2015-08-31 | 2019-12-06 | 上海华力微电子有限公司 | 一种制作光刻胶厚度和关键尺寸关系曲线的方法 |
US9886543B2 (en) * | 2016-02-10 | 2018-02-06 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | Method providing for asymmetric pupil configuration for an extreme ultraviolet lithography process |
US10146375B2 (en) * | 2016-07-01 | 2018-12-04 | Intel Corporation | Feature characterization from infrared radiation |
-
2018
- 2018-05-17 US US15/982,876 patent/US10636140B2/en active Active
- 2018-05-18 TW TW107117065A patent/TWI708117B/zh active
- 2018-05-18 WO PCT/US2018/033474 patent/WO2018213755A1/en active Application Filing
- 2018-05-18 KR KR1020197037468A patent/KR102115943B1/ko active IP Right Grant
- 2018-05-18 JP JP2019563850A patent/JP6778338B2/ja active Active
- 2018-05-18 CN CN201880032605.5A patent/CN110678968B/zh active Active
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020119686A (ja) * | 2019-01-22 | 2020-08-06 | 株式会社日立ハイテク | 電子顕微鏡及び3次元構造の深さ算出方法 |
US11164720B2 (en) | 2019-01-22 | 2021-11-02 | Hitachi High-Tech Corporation | Scanning electron microscope and calculation method for three-dimensional structure depth |
TWI765216B (zh) * | 2019-01-22 | 2022-05-21 | 日商日立全球先端科技股份有限公司 | 電子顯微鏡及三維構造之深度計算方法 |
JP7091263B2 (ja) | 2019-01-22 | 2022-06-27 | 株式会社日立ハイテク | 電子顕微鏡及び3次元構造の深さ算出方法 |
TWI844143B (zh) * | 2021-12-02 | 2024-06-01 | 韓商细美事有限公司 | 半導體元件檢查裝置以及利用其的半導體元件檢查方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20180336671A1 (en) | 2018-11-22 |
CN110678968B (zh) | 2021-02-23 |
WO2018213755A1 (en) | 2018-11-22 |
CN110678968A (zh) | 2020-01-10 |
US10636140B2 (en) | 2020-04-28 |
JP6778338B2 (ja) | 2020-10-28 |
KR102115943B1 (ko) | 2020-05-28 |
KR20190143458A (ko) | 2019-12-30 |
JP2020521323A (ja) | 2020-07-16 |
TWI708117B (zh) | 2020-10-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Sun et al. | A robust method to extract a laser stripe centre based on grey level moment | |
JP7026140B2 (ja) | 半導体ウエハ上のパターン内の高低差の測定 | |
JP5651909B2 (ja) | エッジの検出およびシェーダの再利用による多視点光線追跡 | |
US9117281B2 (en) | Surface segmentation from RGB and depth images | |
Yang et al. | Three-dimensional measurement of precise shaft parts based on line structured light and deep learning | |
US20090214103A1 (en) | Method for measuring a pattern dimension | |
TWI708117B (zh) | 用於決定半導體晶圓上的圖案的高度之電腦實施方法及系統 | |
JP2005156436A (ja) | 半導体パターン計測方法、およびプロセス管理方法 | |
JP2014130077A (ja) | パターン形状評価方法、半導体装置の製造方法及びパターン形状評価装置 | |
Sarker et al. | Multi-scale 3D roughness quantification of concrete interfaces and pavement surfaces with a single-camera set-up | |
TWI780234B (zh) | 用於判定圖樣的臨界尺寸變異的方法、系統及非暫態性電腦可讀取媒體 | |
TW202109697A (zh) | 增強的截面特徵量測方法 | |
JP2012141758A (ja) | 三次元データ処理装置、方法及びプログラム | |
Koo et al. | Shape from projections via differentiable forward projector for computed tomography | |
TWI736843B (zh) | 輪廓抽出方法、輪廓抽出裝置及非揮發性記錄媒體 | |
JP7153514B2 (ja) | 三次元形状検査装置、三次元形状検査方法、三次元形状検査プログラム、コンピュータ | |
US12094146B2 (en) | Contour analysis apparatus, processing condition determination system, shape estimation system, semiconductor device manufacturing system, search apparatus, and data structure used in them | |
JP2013148467A (ja) | 計測装置、方法及びプログラム | |
Chen et al. | Robust surface reconstruction in SEM using two BSE detectors | |
TWI773013B (zh) | 圖案檢查裝置 | |
JP2011204195A (ja) | 凹凸検査装置、凹凸検査方法 | |
JP2022136853A (ja) | 情報処理装置 |